机器学习

机器学习隐马模型（HMM）和条件随机场（CRF）
孟宝亮2022-09-19140300
HMM 和 CRF 的概念理解不那么简单，文章简单梳理下两者的区别和原理。 1. HMM 隐马尔科夫模型的训练参数有：初始状态概率矩阵、转移概率矩阵、发射概率矩阵。如果我们进行的是有监督学习，那么就需要从训练集中通过统计...
机器学习多标签损失计算
孟宝亮2022-07-0492201
1. 多分类损失计算我们在计算多分类损失时，使用的是多分类交叉熵损失。其简要的计算过程如下：假设：真实的标签为 [0, 0, 1, 0, 0]，预测的分数为 [0.15, -0.34, 0.12, 0.67, 0.55...
机器学习多标签分类性能评估方法
孟宝亮2022-07-03123502
多标签分类是指每个样本可以被分配到多个类别中，即：可以拥有多个标签。比如：某条新闻既可以是军事类新闻、也可以是政治类新闻。在评估多标签分类模型时，我们使用的是样本平均精确率、样本平均召回率和样本平均 F1 分数。接下...
机器学习潜在语义分析（Latent Semantic Analysis）
孟宝亮2022-06-28106802
主题模型（Topic Model）是以非监督的方式对文档的隐含语义结构（Latent Semantic Structure）进行聚类的统计模型。它主要被用于自然语义处理中的语义分析和文本挖掘问题，例如：按主题对文本进行...
机器学习文本数据增强 – EDA
孟宝亮2022-06-2686503
在《Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks》中作者提到: 在小数据集上训练的文本...
机器学习文本数据增强 – 回译
孟宝亮2022-06-2695303
很多资料表明，通过文本数据增强也能够增强模型的分类性能。本篇文章总结几种文本数据增强的方法：马尔科夫链文本增强百度回译数据增强 EDA 数据增强 1. 数据信息简单展示接下来演示使用的数据为 json 格式，其共有...
机器学习使用 4 隐层 Bert 模型
孟宝亮2022-06-26114204
我们经常使用 Bert 的预训练模型 bert-base-chinese 作为基础模型来实现下游的一些文本理解 NLP 任务。原始的 bert-base-chinese 使用 12 层的隐藏层网络，参数量巨大，本案例使用...
机器学习文本数据增强 – 马尔科夫链
孟宝亮2022-06-2496104
很多资料表明，通过文本数据增强也能够增强模型的分类性能。本篇文章总结几种文本数据增强的方法：马尔科夫链文本增强百度回译数据增强 EDA 数据增强 1. 数据信息简单展示接下来演示使用的数据为 json 格式，其共有...
机器学习基于候选区的卷积神经网络（R-CNN）
孟宝亮2022-06-22102101
提到目标检测，我们几乎都是从 R-CNN 开始，这篇文章就对 R-CNN 做一个简单的了解。要内容来自 Paper 《Rich feature hierarchies for accurate object detect...
机器学习二分类交叉熵损失函数（BCELoss）
孟宝亮2022-06-18229500
PyTorch 中提供了 BCELoss 和 BCEWithLogitsLoss 两个用于计算二分类交叉熵损失的函数。两者的区别如下： BCELoss 要求输入的 logits 必须在 (0-1) 之间，所以需要先进行 ...
机器学习 ELECTRA
孟宝亮2022-06-15130102
我们知道 BERT 模型是应用 MLM 预训练任务得来的，而 ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accu...
机器学习多分类交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）
孟宝亮2022-06-14191101
多分类交叉熵是我们经常使用的一种损失函数，这篇文章总结下关于多分类交叉熵的一些小点，主要有：多分类交叉熵对于整数标签的计算多分类交叉熵对于浮点数标签的计算多分类交叉熵中的标签平滑 1. 多分类交叉熵对于整数标签计算...
机器学习 HanLP 使用
孟宝亮2022-06-11118600
HanLP 是一款用于 NLP 任务的非常强大的工具，可以用来解决以下的 NLP 任务. 1. 中文分词 2. 命名实体识别 3. 其他
机器学习 PaddleNLP 数据增强函数
孟宝亮2022-06-0988803
PaddleNLP 库提供了非常简便的文本数据增强实现，主要包括： WordSubstitute 词替换 WordDelete 词删除 WordSwap 词交换 WordInsert 词插入并且 WordSubstit...

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机器学习

机器学习 隐马模型（HMM）和条件随机场（CRF）

机器学习 多标签损失计算

机器学习 多标签分类性能评估方法

机器学习 潜在语义分析（Latent Semantic Analysis）

机器学习 文本数据增强 – EDA

机器学习 文本数据增强 – 回译

机器学习 使用 4 隐层 Bert 模型

机器学习 文本数据增强 – 马尔科夫链

机器学习 基于候选区的卷积神经网络（R-CNN）

机器学习 二分类交叉熵损失函数（BCELoss）

机器学习 ELECTRA

机器学习 多分类交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）

机器学习 HanLP 使用

机器学习 PaddleNLP 数据增强函数

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